在全球经济数字化加速转型的背景下，金融、商业分析、金融工程或金融数学依然是申请研究生时的热门方向。
传统金融项目逐步融合新兴技术，以适应数字化金融场景的变化；
商业分析依托数据驱动决策的能力，正在成为企业应对市场不确定性的关键工具；
与此同时，金融工程和金融数学在量化投资、风险管理等领域的技术要求不断提高。
因此，理解这几个方向的培养逻辑和课程差异，对于未来职业规划具有现实意义。
为了帮助大家更加清晰、系统地认识这几个商科专业，我们邀请了前途出国美研导师马斐斐老师，为大家带来一份全面解析。
三大专业对比
在美国高校中，金融与商业分析通常设在商学院，而金融数学则多由数学系开设（部分院校可能放在商学院或其他学院）。
下文将以约翰霍普金斯大学为例，从培养方向、课程设置与行业需求等方面进行对比分析。
金融
约翰霍普金斯大学金融项目结合人工智能与金融变革趋势，将AI技术融入课程体系，提高学生的技术与分析能力。
凯瑞商学院已将检索增强生成（RAG）和智能体AI技术纳入必修与选修课程，学生能够在毕业项目中加以应用。
项目特色
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金融计量经济学
学生学习如何设计与实施数据驱动的决策框架，涵盖投资组合管理、风险建模、市场预测与公司财务战略。
课程注重实战分析、编程应用与高级数据可视化，帮助学生在金融行业数字化转型中具备适应力。
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STEM认证课程体系
STEM认证项目可享OPT签证延期政策，注重培养学生在快速变化环境下的战略决策与行业适应能力。
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灵活的学制
提供9、12或15个月三种模式，学分和方向有所不同。
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CFA考试支持
课程对接CFA知识体系（CBOK），为有意向的学生提供备考支持。
课程构成
课程由商业基础课、核心课、STEM课程与选修课组成。基础课包括商业沟通、领导力、统计分析；核心课包括公司金融、金融建模与估值、投资学等。
选修课覆盖对冲基金策略、投资组合管理、加密货币、金融机器学习等方向，学生可根据职业规划自由选择。
商业分析与人工智能
约翰霍普金斯大学的商业分析与人工智能硕士属于STEM项目，重点培养学生运用数据和AI进行分析与决策的能力。
项目特色
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量化与技术能力
学生掌握多样的分析工具，能够在不同商业环境中提炼数据洞察并支持决策。
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实践应用
涉及制造、零售、运输、金融、IT与医疗等领域的分析实践，强调解决实际商业问题。
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人工智能基础
以AI、数据科学与机器学习为核心课程，培养学生将商业需求转化为可实施方案的能力。
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STEM认证体系
注重项目实践，提升在动态环境中的问题解决能力。
课程构成
包含商业基础课（如沟通与统计分析）、核心课（如商业分析、数据可视化）、STEM课程（如实用机器学习），以及量化与通用选修课。
选修方向包括数据库管理、AI驱动的序列决策、公司治理、风险管理等，学生可结合职业兴趣进行选择。
金融数学
约翰霍普金斯大学的金融数学项目由应用数学与统计系开设，结合概率论、统计学、优化理论、偏微分方程和科学计算等学科。
该项目不仅应用数学工具解决金融问题，还研究全球市场中机构、投资者与金融产品的互动关系。
课程构成
此外，还设有职业发展课程、金融计算workshop和沟通技能训练，并鼓励学生参与实习。
就业与发展
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金融专业（以埃默里大学为例）
毕业6个月内就业率达100%，薪资中位数约8万美元。就业领域涵盖金融服务、咨询、科技、制造与零售等。岗位包括金融分析师、投资分析师、投行分析师等。
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商业分析专业（以密歇根大学安娜堡为例）
毕业6个月内就业率94%，薪资中位数9.75万美元。行业分布广泛，包括咨询、科技、金融服务、消费品、医疗等，岗位涉及数据分析、咨询、运营管理等。
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金融数学专业（以芝加哥大学为例）
毕业6个月内就业率97%，薪资中位数14万美元。就业领域包括银行、交易公司、资产管理公司、对冲基金、金融科技企业等，岗位集中在量化研究、风险管理、交易与数据科学等方向。
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